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  • 本发明公开了一种工作项管理系统中任务的生成方法、系统、装置及介质,涉及项目开发项目管理技术领域。首先,通过服务器调用工作项管理系统的应用程序接口,将携带项目所包含的任务层级关系以及任务的描述信息的思维导图解析后得到的任务第一结构信息转换为任...
  • 本申请涉及一种基于FPGA的星载文件自适应存储与调度方法,该方法包括:定义数据平面与控制平面,数据平面负责高频高速的数据处理,控制平面负责低频低速的数据管理和决策;数据平面获取待存储的实时数据流并存入数据缓存;实时监控数据缓存的运行状态,生...
  • 本发明涉及分布式数据库技术领域,公开了任务处理方法、装置、计算机设备及存储介质,应用于分布式数据库,其中,所述方法包括:接收客户端上传的针对所述分布式数据库的目标任务的执行请求;对所述执行请求进行解析,获取所述目标任务的执行内容和执行时间;...
  • 一种多智能体任务编排方法及系统,涉及人工智能技术领域。在该方法中,首先,获取任务需求,并提取任务需求的关键信息和意图,得到任务语义。其次,基于任务语义和业务标准流程模版,得到与任务需求相匹配的业务标准流程模板。然后,根据匹配的业务标准流程模...
  • 本发明涉及一种基于大小模型协同的双层识别与过滤方法,属于人工智能应用技术领域,该方法包括:利用小模型对应用场景的原始数据进行识别;大模型将小模型的识别结果进行多模态整合;大模型对自身的处理结果进行置信度和数据完整性校验,触发小模型进行二次识...
  • 本公开涉及一种跨多硬件平台的软件迁移方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:获取待迁移软件;控制待迁移软件运行在目标运行环境,目标运行环境集成了多个硬件平台的接口声明和动态库;在目标运行环境下确定与待迁移软件匹配的目标硬件平台;通过待迁...
  • 本发明涉及云服务器计算技术领域,具体公开了基于多源数据优化的云计算资源分配方法,包括以下步骤:S01:用户请求的资源响应于云服务器,生成多组资源首批预分配信息;确定所述用户的初评价信息;S02:搭建多源数据优化自适应模型,用户请求的资源先响...
  • 本公开提供了一种并行计算任务调度系统及方法,其中,该系统包括:应用于并行计算架构,并行计算架构包括多个处理单元PE和多个PE簇,每个PE簇包含多个PE,该系统包括:至少一个一级调度器,每个一级调度器用于以线程簇的粒度将kernel任务分发到...
  • 本发明公开了一种任务调度方法、装置和存储介质,包括:对当前GPU进行实时监控以获取运行状态,当运行状态为异常状态时从指定存储位置提取GPU任务断点所对应的目标检测点数据;获取当前分布式系统中各节点的运行信息,并根据运行信息从当前分布式系统中...
  • 本申请提供一种基于全局排序和迭代切分的神经网络异构调度方法,通过将神经网络模型解析为有向无环计算图;基于硬件亲和性规则为计算图中的每一个算子节点标注硬件亲和性标签,采用连通性优先的搜索策略对计算图进行初始划分,并将硬件亲和性相同且通过数据流...
  • 本申请提供一种作业执行方法、装置、设备、存储介质及程序产品。涉及数据处理技术领域。包括:节点周期性选举得到主节点;主节点获取至少一个未完成作业流、至少一个新作业流及至少一个重跑作业流,未完成作业流包括未完成作业对应的未完成作业信息,新作业流...
  • 本说明书提供了一种面向标注任务的培训教程生成方法、设备、介质及产品。该方法包括:获取多个服务平台分别对应的标注集合,各个标注集合包括标注字段及对应的标注规则;基于各个标注集合中的标注字段的语义信息所指向的实体,构建标注知识图谱;标注知识图谱...
  • 本公开是关于一种基于无线接入网的任务处理方法及装置、介质、设备,涉及无线通信技术领域,该方法包括:算网编排管理系统对用户终端发送的计算任务执行请求进行任务拆分得到多个待执行子任务,并确定执行各待执行子任务所需要的任务计算资源;算网编排管理系...
  • 本申请涉及深度学习领域,提供了深度学习任务混合部署中的重调度方法、装置和存储介质。所述方法包括:监测集群中各节点的资源状态;当资源状态满足预定的重调度触发条件时,从当前节点中筛选出待重调度的离线任务,其中,重调度触发条件包括:节点的CPU资...
  • 本发明提供一种异构智算调度系统以及服务器,其中所述系统包括接入层、调度层以及应用层;接入层用于接入多种不同类型的算力资源,并向调度层提供算力服务;应用层用于获取待处理业务,并将待处理业务发送至调度层;调度层用于响应应用层的待处理业务,基于预...
  • 本发明涉及计算资源调度与管理技术领域,具体为一种多模型与多任务的统一调度系统及方法。包括:S1、离线采集多任务组合的硬件性能指标数据,并量化任务间的干扰因子以构建干扰图谱;S2、根据业务流程的端到端延迟目标,分解生成各任务的任务级延迟约束;...
  • 本发明涉及强化学习以及边缘计算技术领域,具体公开了一种算网环境下基于大模型辅助近端策略的云边任务调度方法,步骤包括:基于通信模型获取云边任务的卸载比例、卸载方式以及通信方式;基于计算模型获取云边任务调度的优化目标;根据优化目标,采用基于大语...
  • 本发明涉及云际边缘计算技术领域,具体提供了一种基于深度强化学习的云际任务迁移决策方法,以最大化云际任务成功率为目标构建目标函数;构建深度强化学习框架,采用LSTM网络模型,基于系统历史观测预测系统当前状态;基于部分可观测的马尔可夫决策过程描...
  • 一种网格计算中的任务调度方法、设备及系统,该方法包括:根据用于执行网格计算的多个计算节点的数量对进行网格计算的对象的网格单元按照相邻网格单元的通信量转换为网格结构,网格结构用于表示任意相邻网格节点之间的通信量,每个网格节点表示至少一个网格单...
  • 本公开涉及一种任务调度方法、装置、电子设备和存储介质,涉及任务调度技术领域。其中的方法包括:获取任务流集合,其中,任务流集合包括多个存在依赖关系的任务流;根据依赖关系,确定各任务流的上下游关系;对于单个任务流,响应于确定该任务流的上游任务流...
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